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Enregistrement W4401229376 · doi:10.1038/s41698-024-00643-5

Integrated drug resistance and leukemic stemness gene-expression scores predict outcomes in large cohort of over 3500 AML patients from 10 trials

2024· article· en· W4401229376 sur OpenAlexaff
Abdelrahman H. Elsayed, Xueyuan Cao, Richard J Marrero, Nam Nguyen, Huiyun Wu, Yonhui Ni, Raul C. Ribeiro, H Tobias, Peter J.M. Valk, François Béliveau, Guillaume Richard‐Carpentier, Josée Hébert, C. Michel Zwaan, Alan S. Gamis, E. Anders Kolb, Richard Aplenc, Todd A. Alonzo, Soheil Meshinchi, Jeffrey E. Rubnitz, Stanley Pounds, Jatinder K. Lamba

Notice bibliographique

Revuenpj Precision Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteAmerican Cancer SocietyUniversity of Florida HealthSt. Baldrick's FoundationNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortEtoposideOncologyDaunorubicinChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we leveraged machine-learning tools by evaluating expression of genes of pharmacological relevance to standard-AML chemotherapy (ara-C/daunorubicin/etoposide) in a discovery-cohort of pediatric AML patients (N = 163; NCT00136084 ) and defined a 5-gene-drug resistance score (ADE-RS5) that was predictive of outcome (high MRD1 positivity p = 0.013; lower EFS p < 0.0001 and OS p < 0.0001). ADE-RS5 was integrated with a previously defined leukemic-stemness signature (pLSC6) to classify patients into four groups. ADE-RS5, pLSC6 and integrated-score was evaluated for association with outcome in one of the largest assembly of ~3600 AML patients from 10 independent cohorts (1861 pediatric and 1773 adult AML). Patients with high ADE-RS5 had poor outcome in validation cohorts and the previously reported pLSC6 maintained strong significant association in all validation cohorts. For pLSC6/ADE-RS5-integrated-score analysis, using Group-1 (low-scores for ADE-RS5 and pLSC6) as reference, Group-4 (high-scores for ADE-RS5 and pLSC6) showed worst outcome (EFS: p < 0.0001 and OS: p < 0.0001). Groups-2/3 (one high and one low-score) showed intermediate outcome (p < 0.001). Integrated score groups remained an independent predictor of outcome in multivariable-analysis after adjusting for established prognostic factors (EFS: Group 2 vs. 1, HR = 4.68, p < 0.001, Group 3 vs. 1, HR = 3.22, p = 0.01, and Group 4 vs. 1, HR = 7.26, p < 0.001). These results highlight the significant prognostic value of transcriptomics-based scores capturing disease aggressiveness through pLSC6 and drug resistance via ADE-RS5. The pLSC6 stemness score is a significant predictor of outcome and associates with high-risk group features, the ADE-RS5 drug resistance score adds further value, reflecting the clinical utility of simultaneous testing of both for optimizing treatment strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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